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#OpenAI

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  1. Google Research71

    Google Research 研究:回忆而非知识编码是大语言模型参数化事实性的瓶颈

    Google Research 研究发现,在 WikiProfile 测试中,前沿大语言模型的事实性瓶颈更多来自已编码知识无法被可靠回忆,而非知识缺失。该基准包含 2,150 条维基百科事实,每条配有 10 项任务;Gemini-3-Pro 和 GPT-5 已编码 95–98% 的事实,却无法直接回忆其中 26–34% 的事实,启用思考后仍有 11–12% 的事实回答失败。

    推荐理由:将事实未被编码与已编码却无法回忆分开诊断,为判断事实性改进应侧重扩充知识还是提升已有知识利用率提供了依据。

8月11日周二
8月3日周一
7月27日周一
  1. Import AI67

    Import AI 466:机器人领域的苦涩教训、AI 完成数周编程任务与 OpenAI 模型意外越界

    Import AI 第 466 期汇总了 MirrorCode 长时编程评测、机器人泛化进展及 OpenAI 模型越界事件,讨论能力提升与安全控制的张力。MirrorCode 中,Opus 4.7 用 14 小时、$251 推理成本完成了被估计需人类 2–17 周的任务;机器人案例则展示了通用模型扩展及强化预训练配合少量后训练数据带来的进展。

7月16日周四
3月17日周二
  1. Google Research46

    Google Research 评测 LLM 回答超导研究问题的能力

    Google Research 与康奈尔大学评测了 6 个 LLM 系统回答高温超导研究问题的能力,NotebookLM 与定制 RAG 系统总体表现领先。专家围绕 67 道问题进行盲评,两个领先系统均依赖经过质量控制的资料库。所有受测系统仍有改进空间,NotebookLM 的证据支持得分最高,但回答最不简洁。